AI未來：新手也能駕馭LLM與RAG，打造AI應用！時間不多了！

AI 工程中心：新手也能輕鬆駕馭 LLM 與 RAG！打造你的 AI 應用！

嗨，各位台灣的朋友們！今天要來跟大家聊聊最近超火紅的「AI 工程」。你是不是也常聽到 LLM（大型語言模型）和 RAG（檢索增強生成）這些名詞，覺得既酷炫又有點難以理解呢？別擔心！今天這篇文章就是要帶領大家，即使是 AI 初學者，也能輕鬆入門，了解這些 AI 技術的核心概念，並且打造出屬於你自己的 AI 應用！

什麼是 AI 工程？為什麼它這麼重要？

簡單來說，AI 工程就是將 AI 理論應用到實際產品和服務的過程。它不只是單純的開發模型，更涵蓋了資料的收集、處理、模型的訓練、部署、監控，以及持續優化等各個環節。在這個 AI 技術快速發展的時代，AI 工程扮演著至關重要的角色，它能幫助我們將那些看似高深的 AI 技術，轉化為真正能夠解決問題、創造價值的工具。

AI 工程中心：你的 AI 學習好夥伴

今天介紹的「AI Engineering Hub」就像是一個超棒的 AI 工程學習資源中心。這個 Hub 提供了許多關於 LLM 和 RAG 的深入教學，以及實際的 AI 應用範例。無論你是 AI 新手、專業從業者，或是研究人員，都可以在這裡找到適合你的學習資源，並且透過實際操作來提升你的 AI 工程能力。

這個 AI Engineering Hub 的核心特色包含：

• 深入的 LLM 和 RAG 教學： 從基礎概念到進階應用，一步一步帶領你了解 LLM 和 RAG 的奧秘。
• 真實世界的 AI 應用範例： 提供許多實際的 AI 應用案例，讓你了解如何將 AI 技術應用到不同的領域。
• 方便實作、調整和擴展的範例程式碼： 提供可以實際執行的程式碼，讓你更容易上手，並且可以根據你的需求進行調整和擴展。
• 適合所有技能水平的學習資源： 無論你是 AI 新手或是經驗豐富的從業者，都可以在這裡找到適合你的學習資源。

網址： 由於參考資料中沒有提供完整的網址，因此無法提供確切的 Hub 網址。建議大家可以在 GitHub 上搜尋 “patchy631/ai-engineering”，找到這個 AI Engineering Hub 的專案。

新手入門：從這裡開始！

如果你是 AI 初學者，想要開始學習 LLM 和 RAG，我建議你從以下幾個步驟開始：

1. 了解 LLM 的基本概念： 什麼是 LLM？它是如何運作的？它有哪些優點和缺點？網路上有很多關於 LLM 的介紹文章和影片，可以幫助你快速入門。可以從 OpenAI 的官方網站、Google AI Blog 等地方開始。
2. 認識 RAG 的原理： 什麼是 RAG？它如何增強 LLM 的能力？RAG 的核心概念是將外部知識庫整合到 LLM 中，使其能夠產生更準確、更豐富的回答。
3. 瀏覽 AI Engineering Hub 的教學文件： 這個 Hub 提供了許多關於 LLM 和 RAG 的教學文件，你可以從中選擇適合你的主題開始學習。特別是針對初學者的教學，可以讓你更快的掌握基礎。
4. 下載範例程式碼並實際執行： 這個 Hub 提供了許多範例程式碼，你可以下載這些程式碼，並且在你的電腦上實際執行。透過實際操作，你可以更深入地了解 LLM 和 RAG 的運作方式。
5. 加入 AI 社群： 參與 AI 社群的討論，可以讓你學習到更多的知識，並且認識更多志同道合的朋友。台灣有很多活躍的 AI 社群，例如 Taiwan AI Labs、AIdea 等。

RAG 核心概念：讓你的 AI 回答更聰明！

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 是一個強大的技術，它讓大型語言模型 (LLM) 可以透過檢索外部知識庫來產生更精確、更豐富的回答。簡單來說，RAG 就像是幫 LLM 配備了一個超級百科全書，讓它在回答問題之前，先查閱相關資料，確保答案的正確性和完整性。

RAG 的運作流程大致如下：

1. 使用者提出問題： 例如：「蔡依林的最新專輯是什麼？」
2. 檢索器 (Retriever) 檢索相關資料： 檢索器會根據使用者的問題，從外部知識庫 (例如：維基百科、新聞文章、部落格文章等) 中檢索出相關的資料。這個步驟通常會使用一些資訊檢索技術，例如：向量搜尋、關鍵字搜尋等。
3. LLM 根據檢索到的資料產生回答： LLM 會將檢索到的資料作為輸入，結合自身已有的知識，產生最終的回答。例如：「蔡依林的最新專輯是《Ugly Beauty》。」

RAG 的優點：

• 提高回答的準確性： RAG 可以讓 LLM 參考最新的資訊，避免產生錯誤或過時的回答。
• 增加回答的豐富性： RAG 可以讓 LLM 引用外部知識庫的資料，產生更詳細、更完整的回答。
• 降低 LLM 的訓練成本： RAG 可以減少 LLM 對於特定領域知識的依賴，降低訓練成本。因為 LLM 只需要學習如何使用檢索到的資料，而不需要記憶所有的知識。
• 更容易更新知識： 當外部知識庫更新時，RAG 可以立即反映這些更新，而不需要重新訓練 LLM。

RAG 的應用場景：

• 問答系統： RAG 可以用於構建更智能的問答系統，例如：客服機器人、知識庫查詢系統等。
• 內容生成： RAG 可以用於生成更具資訊性的文章、新聞報導、產品描述等。
• 程式碼生成： RAG 可以用於生成更符合需求的程式碼片段。
• 學術研究： RAG 可以用於輔助學術研究，例如：文獻檢索、論文撰寫等。

個人實作心得：打造你的第一個 RAG 應用！

我最近也嘗試使用 RAG 技術打造了一個簡單的問答系統，讓我來分享一些心得：

• 選擇適合的知識庫： 知識庫的品質直接影響 RAG 的效果。如果你的知識庫包含大量錯誤或過時的資訊，RAG 也會產生不準確的回答。因此，選擇一個可靠的知識庫非常重要。
• 優化檢索器的效能： 檢索器的效能直接影響 RAG 的速度。如果檢索器太慢，使用者需要等待很長時間才能得到回答。因此，優化檢索器的效能非常重要。可以考慮使用向量資料庫來加速檢索過程。
• 調整 LLM 的參數： LLM 的參數也會影響 RAG 的效果。例如，你可以調整 LLM 的溫度 (temperature) 參數來控制回答的多樣性。
• 錯誤排除： 在實作過程中，我遇到了一些常見的錯誤，例如：檢索不到相關資料、LLM 產生不連貫的回答等。解決這些錯誤的方法包括：檢查知識庫的完整性、調整檢索器的參數、修改 LLM 的提示詞 (prompt)。

錯誤排除指南：

• 檢索不到相關資料：
  • 檢查知識庫： 確認知識庫中是否包含使用者問題的相關資訊。
  • 調整檢索器參數： 調整檢索器的參數，例如：增加檢索範圍、調整相似度閾值等。
  • 修改使用者問題： 修改使用者問題，使其更精確、更具體。
• LLM 產生不連貫的回答：
  • 調整 LLM 參數： 調整 LLM 的溫度參數，降低回答的多樣性。
  • 修改 LLM 的提示詞： 修改 LLM 的提示詞，使其更明確、更具指導性。
  • 增加檢索到的資料量： 增加檢索到的資料量，讓 LLM 有更多的資訊可以參考。
• LLM 產生錯誤的回答：
  • 檢查知識庫： 確認知識庫中的資訊是否正確。
  • 增加檢索到的資料量： 增加檢索到的資料量，讓 LLM 可以參考更多不同的資訊來源。
  • 使用更強大的 LLM： 使用更強大的 LLM，例如：GPT-4，它可以產生更準確的回答。

如何貢獻 AI Engineering Hub？

如果你也想為 AI 社群做出貢獻，你可以參與 AI Engineering Hub 的專案！這個 Hub 歡迎大家貢獻新的教學文件、改進現有的程式碼，或是回報 Bug。你可以按照以下的步驟參與貢獻：

1. Fork 這個 repository。
2. 為你的貢獻建立一個新的分支。
3. 提交一個 Pull Request，並且描述你的改進。

License：

這個 repository 使用 MIT License，詳細的資訊可以參考 LICENSE 文件。

保持聯繫：

如果你有任何問題、建議，或是想參與討論，可以 create an issue 或是直接聯繫他們！

結論：

AI 工程的時代已經來臨！透過像 AI Engineering Hub 這樣的資源，我們可以更容易地學習和應用 AI 技術。無論你是 AI 新手或是經驗豐富的從業者，都可以加入這個行列，一起打造更智能、更美好的未來！希望這篇文章能幫助大家更了解 LLM 和 RAG，並且開始你的 AI 工程之旅！祝大家 Coding 愉快！🎉

參考閱讀

https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub